一个包含55个数据集的集合，用于数据挖掘。-ITADN社区

55个数据集合集（用于数据挖掘）

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本数据合集包含55个精心挑选的数据集，旨在支持数据挖掘领域的研究与教育。这些多样化的数据资源涵盖不同主题和格式，为算法开发、模型训练及学术探讨提供坚实基础。使用Weka软件可以对数据集进行挖掘和分析，并从中得出所需的结论。

用于数据分析和数据挖掘的数据集集合

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本资源汇集了多样化的数据集，旨在支持数据分析与数据挖掘研究。适用于学术探索及实践应用，涵盖广泛领域如机器学习、统计学等。各类数据分析和数据挖掘所需的數據集。

UCI数据集（共55个）

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该UCI数据集包含55个不同的数据集合，广泛应用于机器学习和统计学中。涵盖从分类到回归等各种问题类型，适用于学术研究与教学目的。本资源是从UCI官网上下载的数据集并进行了整理，方便大家使用。总共有55个数据集，希望能对大家有所帮助。

元数据集合：包含多个数据集的集合，供学习使用

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这是一套精心准备的多元数据集合，内含多个不同领域的数据集，旨在为研究者和学生提供便捷的学习与分析资源。该存储库包含了用于介绍元数据集的文章的相关代码，并且也包括了CrossTransformers的配套代码和检查点。这些内容是基于文章//arxiv.org/abs/2007.11498的工作，旨在提高性能的表现。这里提供的代码是为了提供有关数据供给管道、我们的框架与模型以及实验设置实施细节的信息。以下是关于软件、数据及实现模型的说明。同样地，也可以在此处找到如何从管道（片段或批次）中采样数据的演示示例。为了运行arXiv文章第一版描述中的实验，请使用该存储库版本上的指导文件、代码和配置文件来操作。我们正在更新相关指令、代码及配置文档以支持在第二版论文结果的重现工作。

数据挖掘算法合集_Apriori_c4.5_python_数据挖掘_算法

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本资料合集涵盖了Apriori和C4.5两种经典的数据挖掘算法，并提供了Python实现代码，适合学习与实践。 apriori、ID3、C4.5、FP树等算法的Python实现。

所需的数据集用于数据挖掘

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本项目聚焦于数据挖掘领域，旨在收集和分析各类数据，以发现隐藏模式与知识，优化决策过程。所需数据集涵盖多个维度，确保研究全面深入。适合进行数据挖掘和其他大数据预测的数据集。

8个数据挖掘实验资料集.rar

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该资源包含8个不同的数据挖掘实验资料集，适用于学习和实践数据挖掘技术。每个数据集都涵盖了不同类型的数据与应用场景，有助于提升数据分析能力。本资源包含数据挖掘课程所有实验的报告，共计8份。由于我校首次开设这门课，在进行实验过程中遇到问题并寻找解决方法非常困难，往往需要花费大量时间来查找答案。目前网上相关资料较少，特此上传本人的实验报告供有需要的同学参考。

Abalone数据集.rar（数据挖掘数据集）

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Abalone数据集.rar包含用于数据挖掘研究和教学目的的阿伯洛奈（鲍鱼）数据集。此数据集有助于预测鲍鱼的年龄，促进机器学习模型开发与评估。 Abalone Data Set.rar（数据挖掘数据集）

Weka数据挖掘数据集

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Weka数据挖掘数据集是一系列用于机器学习和数据挖掘实验的数据集合，广泛应用于分类、回归等任务中，支持用户进行算法测试与模型训练。 Weka是一款强大的数据挖掘工具，源自新西兰怀卡托大学，并且是开源软件，在教学、研究及工业界广泛应用。此压缩包包含了两个.arff文件：autoMpg.arff 和 houses.arff，它们常作为Weka进行数据分析时的样例数据集。 autoMpg.arff 数据集主要用于预测汽车每英里行驶里程（mpg），是一个在数据挖掘领域内广为人知的数据集之一。该数据集中包含了1970年代中期至1980年代早期期间的各种车型信息，包括气缸数、排量、马力及重量等特征属性。通过此数据集的学习，用户可以掌握使用Weka进行回归分析的方法，并识别影响汽车燃油效率的关键因素以及构建预测模型。“SimpleKMeans”聚类算法可用于发现不同类型的车辆；“Regression Trees”或“Random Forests”则适用于建立预测模型。 houses.arff 数据集与房地产相关，通常用于房价预测及其他房屋属性的分析。该数据集中可能包括卧室数量、浴室数量、地理位置及房屋面积等特征属性。利用Weka工具可以对这些属性进行预处理工作，例如缺失值填充和异常检测，并运用分类或回归算法来理解影响房价的关键因素。“Naive Bayes”是一种常见的分类方法，适用于探索不同属性之间的关联性；“Linear Regression”则用于构建线性模型以预测房屋价格。在Weka中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括了数据清洗（如去除重复值、填充缺失值）、转换（例如将分类变量编码为数值）以及规范化等操作。“RemoveUseless”工具可以删除无用的属性，“ReplaceMissingValues”可用于处理缺失的数据点；“Normalize”功能则执行标准化或归一化。在进行特征选择时，Weka提供了多种方法以找出对目标变量影响最大的那些属性。例如AttributeSelection组件中的Ranker（基于重要性排序）和BestFirst（基于递归特征消除）等算法可以帮助用户识别关键的预测因子。模型评估同样是整个数据挖掘流程中不可或缺的一部分。Weka配备了各种评估工具，如CrossValidation进行交叉验证，“Evaluation”类可以计算预测误差、精度及召回率等多种性能指标。在训练阶段，通过调参优化模型的表现也十分重要，例如使用GridSearch执行参数网格搜索以找到最佳配置。该压缩包中的两个数据集提供了经典的数据挖掘案例研究机会，非常适合初学者学习和实践Weka工具的应用流程——从加载原始数据、预处理到特征工程、构建及评估预测模型。通过这两个实例的学习，用户可以深入了解基本的数据挖掘步骤，并掌握使用Weka进行数据分析的能力，为未来的复杂项目奠定坚实的基础。

SPSS数据集的数据挖掘

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本简介聚焦于使用SPSS软件进行数据挖掘的技术与方法，涵盖数据预处理、模式识别及结果解释等环节，旨在帮助用户深入探索和分析复杂数据集。在数据挖掘中，很多数据集都是在外文网站上才能找到。现在我提供一个中文的、较为简单的多重线性回归数据集。

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